杭州雨水收集（Rainwater Harvesting, RWH）在较为干燥的环境中发挥着极其重要的作用。RWH系统收集降雨期间屋顶、梯田和庭院等区域的雨水，并将其储存在蓄水池或水箱中，满足室内或室外的用水需求。收集的雨水可以用来替代自来水，带来显著的节水效益。RWH也属于基于滞留的源头控制雨水管理策略之一，实施RWH可以减少城市径流的数量和峰值，以缓解因人口增长、城市化、工业发展和气候变化而日益增长的供水压力。近几十年来，它已在许多地区得到推广。然而，人们目前还不能充分了解RWH系统在气候变化背景下应对未来降雨的表现。

       本研究的目的是考察在中国四个气候区（即干旱、半干旱、半湿润和湿润）的两种水需求（室外灌溉绿地用水、室内冲洗厕所用水）情景下，未来气候变化对RWH系统的雨量控制和节水性能的影响。作者选取了银川、乌鲁木齐、北京和福州四个分属于四个气候区的城市，考察了这些城市内部一栋假定的建筑物，该建筑物被1000平方米绿地包围、有50名居民居住。基于此假定建筑物，作者利用CROPWAT8.0软件估计绿地的灌溉频率和定额，计算得到每日厕所冲洗需求，并定义节水效率（Water Saving Efficiency, WSE），为RWH系统提供的总水量与总需求量之比。此后，本研究利用CLIGEN模型一阶双状态马尔科夫链生成日降雨量，对气候数据进行降尺度处理。马尔可夫链根据雨日之后的雨日和旱日之后的雨日的转移概率生成日降雨量，而日平均降雨量用偏正态分布生成杭州雨水收集。

       研究建立了1960-2005年间四个城市站点的GCM预测月降雨量与实测月降雨量的线性和非线性回归。如图1所示，非线性回归的回归系数（R2）在0.904-0.994之间，平均值为0.976；线性回归的回归系数在0.494-0.979之间，平均值为0.860，说明浙江雨水收集非线性函数能够更好地从GCM预测的月降雨量中再现实测月降雨量数据的概率分布。

       研究显示了1960-2005年期间CLIGEN模型生成的和实测的四个城市每个月的雨天数的月平均值和标准偏差，雨天数的月平均值误差在-0.89至0.61天之间。月雨天数标准差的误差在-1.26至1.03天之间。雨天数的平均值和标准差的小误差表明，CLIGEN模型能够很好地模拟这四个城市的日降雨量。

       对于气候变化对RWH的影响，研究发现杭州雨水收集与1985-2015年相比，2020-2050年四个城市（即福州、北京、乌鲁木齐和银川）的平均年降水量预计将增加2.7%-62.0%。除福州旱季降雨量略有下降（0.5%）外，所有城市的旱季和湿季降雨量预计都将增加3.9%-92.8%。此外，相较于1985-2015年，2020-2050年四个城市室内和室外需求情景下雨季和旱季的RWH系统的WSE将增加。就室内需求而言，未来湿季的WSE将增加0.5%-40.0%，在旱季将增加6.9%-89.6%。对于室外需求，湿季和旱季的相对变化分别为0-33.6%和1.6%-84.5%。

       本研究开发了CLIGEN模型，将网格尺度的GCMs预测的未来月降雨量降尺度为四个站点的日降雨量，并计算RWH系统的节水效率。通过比较浙江雨水收集和分析未来和历史时期RWH系统的节水效率等变量，揭示了气候变化对RWH系统的影响。除了气候变化，城市地区的水需求情况（例如，绿地灌溉和厕所冲洗、洗衣服、汽车和街道清洗）在未来也可能发生变化。如果在评估未来气候变化对RWH系统节水和性能的影响时，能够纳入对未来城市水需求的准确预测，将会得到更具说服力的评估结果。此外，不同的水需求标准、绿地面积、位于不同气候区的城市建筑物的平均居住人数也可用于气候研究。